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[1]张 弛,王玉国.基于符号信息获取事件大数据特征[J].南京工程学院学报(自科版),2016,14(03):30-33.[doi:10.13960/j.issn.1672-2558.2016.03.006]
 ZHANG Chi,WANG Yu-guo.Obtaining Characteristics of Big Bata Based on Symbolic Information[J].Journal of Nanjing Institute of Technology(Natural Science Edition),2016,14(03):30-33.[doi:10.13960/j.issn.1672-2558.2016.03.006]
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基于符号信息获取事件大数据特征(PDF)
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《南京工程学院学报(自科版)》[ISSN:1672-2558/CN:SN32-1671/N]

卷:
第14卷
期数:
2016年03期
页码:
30-33
栏目:
出版日期:
2016-03-04

文章信息/Info

Title:
Obtaining Characteristics of Big Bata Based on Symbolic Information
作者:
张 弛1王玉国2
1. 中设设计集团,江苏 南京,210014; 2. 南京工程学院汽车与轨道交通学院,江苏 南京 211167
Author(s):
ZHANG Chi1WANG Yu-guo2
1. China Design Group Co., Ltd., Nanjing 210014, China 2. School of Automotion & Rail Transit, Nanjing Intitute of Technology, Nanjing 211167, China
关键词:
信息工程 符号时间序列分析 大数据 特征
Keywords:
information engineering symbolic time series analysis big data characteristics
分类号:
O236
DOI:
10.13960/j.issn.1672-2558.2016.03.006
文献标志码:
A
摘要:
提出采用符号时间序列分析方法获得时间序列的大数据特征.给出对十进制时间序列实施二进制符号化的原理和步骤.对某股市指数变化曲线进行符号时间序列分析,表明多方较之空方占有上风,股指变化过程中同时含有确定性因素和随机性因素的作用.对某四缸柴油机机身振动曲线进行符号时间序列分析,表明柴油机机身振动整体上具有随机性事件属性.基于符号信息的研究结果说明,符号时间序列分析方法能够获得蕴藏在时间序列中的某些大数据特征.
Abstract:
In order to obtain the characteristics of big data in time series, a method for symbolic time series analysis(STSA)is proposed. The principle and procedure to carry out binary symbol for decimal time series are given. The STSA for a stock market index curve indicates that the bulls are stronger than the bears meanwhile there are both the deterministic and stochastic factors acting in the process of stock index changes. The STSA for a four cylinder diesel engine body vibration curve indicates that there is a random event attribute about the diesel engine body vibration as the whole. The result based on the symbol information shows that some characteristics of big data in time series could be obtained by STSA.

参考文献/References:

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相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: 2015-11-21; 修回日期: 2016-01-05 基金项目: 江苏省自然科学基金项目(BK20130746) 作者简介: 张弛, 助理工程师, 研究方向为交通设备信息检测与分析. E-mail: 1463831665@qq.com
更新日期/Last Update: 2016-08-20